Algorithmes d optimisation RCMI / RapidArc / VMAT
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- Quentin Rochefort
- il y a 8 ans
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1 Algorithmes d optimisation RCMI / RapidArc / VMAT Vincent Marchesi Unité de Radiophysique Médicale Centre Alexis Vautrin Vandœuvre-les-Nancy v.marchesi@nancy.fnclcc.fr EPU Techniques dédiées en radiothérapie, HEGP Paris, 23-25/03/2011
2 Plan Définition de la planification inverse Optimisation en RCMI statique : Création des cartes de fluences Séquençage MLC Optimisation en Rapidarc / VMAT, technique K Otto Applications : Voir présentation D LE DU 24/3/11 V Marchesi - EPU Techniques dédiées en RTH, HEGP Paris 2
3 Planification inverse Pourquoi utiliser des outils d optimisation? En RTC3D : Une solution convenable peut être obtenue avec une modification de quelques paramètres : Nombre et orientation des faisceaux Ajout d accéssoires (filtre en coin, bolus, etc ) Dans une moindre mesure : forme du champ Peut être réalisé manuellement par un opérateur entraîné, par un processus d essais et de corrections successifs 24/3/11 V Marchesi - EPU Techniques dédiées en RTH, HEGP Paris 3
4 Planification inverse En RCMI : Paramètres modifiables : Nombre et orientation des faisceaux Faisceau découpé en faisceaux élémentaires (bixel) Objectif : Trouver le jeu de pondération des bixels qui donne la meilleure solution Il existe une (quasi-)infinité de solutions, recherche manuelle irréalisable Nécessité d outils mathématiques pour rechercher la meilleure solution : algorithmes d optimisation 24/3/11 V Marchesi - EPU Techniques dédiées en RTH, HEGP Paris 4
5 Planification inverse Détermination par méthodes d optimisation des fluences qui permettront d obtenir une distribution de dose conforme à la prescription médicale Planification directe (radiothérapie standard ou conformationnelle) : le point de départ est la mise en place des faisceaux puis on s intéresse à la distribution de dose résultante Planification inverse : le point de départ est la distribution de dose, on doit trouver les faisceaux qui permettent de la produire 24/3/11 V Marchesi - EPU Techniques dédiées en RTH, HEGP Paris 5
6 24/3/11 V Marchesi - EPU Techniques dédiées en RTH, HEGP Paris 6
7 L optimisation inverse en RCMI Objectifs généraux de l optimisation : La dose appliquée à la cible doit être la plus proche de la dose prescrite La dose doit être distribuée de façon homogène dans toute la cible La dose à un organe à risque particulier sensible aux radiations doit être inférieure à une valeur maximum tolérable et la plus faible possible Dans les tissus environnants de la cible, la dose doit être faible 24/3/11 V Marchesi - EPU Techniques dédiées en RTH, HEGP Paris 7
8 L optimisation inverse en RCMI Distribution de dose : représentée par des contraintes de dose sur les volumes d intérêt volume cible (PTV) Organe à risque (OAR) Sculpter des Histogrammes dose-volume (HDV) Contraintes de dose : Contraintes physiques Contraintes ponctuelles : dose min, dose max Contrainte dose-volume : x% du volume ne doit pas recevoir plus de y Gy (OAR) x% du volume doit recevoir plus de y Gy (PTV) Contraintes biologiques : objectifs basés sur indices biologiques (EUD, TCP/NTCP, ) 24/3/11 V Marchesi - EPU Techniques dédiées en RTH, HEGP Paris 8
9 Contraintes pour volumes cibles Contraintes pour OAR 24/3/11 V Marchesi - EPU Techniques dédiées en RTH, HEGP Paris 9
10 L optimisation inverse en RCMI Forme mathématique de la distribution de dose pendant l optimisation : fonction objectif Fonction objectif : permet de traduire l écart entre la distribution de dose calculée et celle prescrite α, β : pénalités si contraintes sont dépassées (α et β = 0 si respectées) 24/3/11 V Marchesi - EPU Techniques dédiées en RTH, HEGP Paris 10
11 Fonction objectif Objectif de l optimisation : parcourir l espace des solutions pour trouver la valeur minimum idéalement lim(fobj=0) Dcalculée = Dprescrite 24/3/11 V Marchesi - EPU Techniques dédiées en RTH, HEGP Paris 11
12 L optimisation inverse en RCMI Méthodes non itératives Méthode d optimisation par inversion directe : Matrice de distribution de dose D : D = x. d x : matrice de pondération des «bixels» d : matrice de contribution de dose d un bixel de poids élémentaire Solution : résoudre l équation x = D. d -1 Exemple : 5 faisceaux 20x20cm², bixels 2,5x5mm² bixels équations/ inconnues à résoudre Méthode d optimisation par projection filtrée (Bortfeld 1990) Méthodes non satisfaisantes (peut conduire à des solutions non réalisables (doses < 0) 24/3/11 V Marchesi - EPU Techniques dédiées en RTH, HEGP Paris 12
13 L optimisation inverse en RCMI Méthodes itératives Amener, au fur et à mesure des itérations, la fonction objectif vers une valeur minimale Méthodes systématiques : recherche de la solution optimale par méthodes mathématiques Méthodes stochastiques : recherche de la solution optimale par processus aléatoires 24/3/11 V Marchesi - EPU Techniques dédiées en RTH, HEGP Paris 13
14 L optimisation inverse en RCMI Méthodes itératives Méthode systématique : Technique du gradient (Spirou S, et al., Med Phys 1998) Minimiser la fonction objectif Annuler sa dérivée Fobj(x) = min Fobj(x) = 0 Soit la solution x(k+1) sera obtenu à partir de x(k) par : x(k+1) = x(k) a. Fobj(x(k)) Solution optimale : Fobj(x) = 0 donc x(k+1)=x(k), l optimisation n évolue plus Amélioration : Gradient conjugué : x(k+1) tient compte de x(k), x(k- 1), etc 24/3/11 V Marchesi - EPU Techniques dédiées en RTH, HEGP Paris 14
15 L optimisation inverse en RCMI Méthodes itératives Méthode systématique : Technique du gradient 24/3/11 V Marchesi - EPU Techniques dédiées en RTH, HEGP Paris 15
16 L optimisation inverse en RCMI Méthodes itératives Méthode systématique : Simplex Méthode non linéaire et déterministe Construction d une structure à N+1 sommets dans un espace à N dimensions Chaque sommet correspond à une valeur de fonction objectif Modification de la structure (expansion/contraction) pour se rapprocher de la solution optimale (minimum global de la fonction) 24/3/11 V Marchesi - EPU Techniques dédiées en RTH, HEGP Paris 16
17 L optimisation inverse en RCMI Méthodes itératives Méthode stochastique : Recuit simulé «Simulated Annealing» (Webb S, Phys Med Biol 1992) Reproduit la façon dont un système thermique possédant un grand nombre de degrés de liberté, atteint un état stable lorsque sa température décroît lentement (loi de Boltzmann) Modification aléatoire des pondérations des bixels Espace des solutions parcouru en effectuant des pas de recherche plus ou moins important en fonction de l état d avancement de l optimisation Taille et orientation des pas de recherche déterminés à partir d une fonction de probabilité Les solutions précédentes sont conservées avec une probabilité d autant plus importante que la solution était bonne Pas de piégeage dans des minimums locaux (effet tunnel) 24/3/11 V Marchesi - EPU Techniques dédiées en RTH, HEGP Paris 17
18 L optimisation inverse en RCMI Méthodes itératives Méthode stochastique : Recuit simulé T T0 = ln(1 + itération) P = e F T 24/3/11 V Marchesi - EPU Techniques dédiées en RTH, HEGP Paris 18
19 L optimisation inverse en RCMI Méthodes itératives Méthode stochastique : Recuit simulé 24/3/11 V Marchesi - EPU Techniques dédiées en RTH, HEGP Paris 19
20 L optimisation inverse en RCMI Technique du gradient vs recuit simulé 2 méthodes les plus répandues Gradient : + : Solution acceptable atteinte rapidement - : Risque de conduire à un minimum local suivant point de départ Recuit simulé : + : Recherche potentiellement dans tous l espace des solutions - : demande nombre d itération important, idéalement infini (temps ++) Littérature : minimums locaux ~ minimum global si optimisation des beamlets uniquement (pas orientation des faisceaux) (Bortfeld et al., Phys Med Biol 1998) 24/3/11 V Marchesi - EPU Techniques dédiées en RTH, HEGP Paris 20
21 Séquençage des fluences modulées Transformer l objet issu du processus d optimisation (=fluence théorique) en un objet directement utilisable pour l irradiation (=fluence réelle) Avec MLC : Détermination de l enchaînement des segments (position des lames en fonction du temps d irradiation) RCMI dynamique : «sliding window», «fenêtre glissante», DMLC (Spirou et al., Med Phys 1994) Mouvement des lames pendant l'irradiation Modulation créée par variation de la vitesse des lames RCMI Segmentée : «Step and Shoot», SMLC Mouvement discontinu des lames, irradiation pendant que les lames sont immobiles : segment i irradiation segment i+1 irradiation Amélioration : Segmentation pendant l optimisation (DMPO Pinnacle) (Siebers et al., Med Phys 2002) Prise en compte des caractéristiques mécaniques et dosimétriques des lames 24/3/11 V Marchesi - EPU Techniques dédiées en RTH, HEGP Paris 21
22 Arcthérapie modulée Optimisation de la fluence et de l orientation du faisceau techniques «RCMI statiques» insuffisantes Nouvelle approche de l optimisation Techniques : RapidArc (Varian-Eclipse), VMAT TM (Elekta-CMS) : concept présenté par K Otto SmartArc TM (Philips-Pinnacle) : Bzdusek Otto, Med Phys (1) Lafond C, Cancer/Radioth 2010 Bzdusek, Med Phys 2009 Yu C, Phys Med Biol 2011 (Topical Review : IMAT) 24/3/11 V Marchesi - EPU Techniques dédiées en RTH, HEGP Paris 22
23 RapidArc - Particularités Traitement par Arc-thérapie volumique Déplacement des lames pendant l irradiation Variation continue du débit de dose de la machine (UM/min) et de la vitesse de rotation du bras 1 ou 2 rotations continues de 360 maximum du bras autour du patient (avec possibilités de définir des secteurs d évitement) 24/3/11 V Marchesi - EPU Techniques dédiées en RTH, HEGP Paris 23
24 RapidArc - Paramètres L algorithme d optimisation prend en compte : Les caractéristiques de la tête de l accélérateur + diffusé dans le patient (basé sur calcul par MC) Les caractéristiques du MLC : vitesse de lames 0 à 2,5 cm/s transmission des lames (~1,8%) Forme des lames (tongue and groove design, bout arrondis) Limites mécaniques de déplacement Débit de dose 0 à 600 UM/min (1000 UM/min pour Novalis TX) Vitesse du bras 0,5 à 5,5 /s, soit 0,2 à 20 UM/ 24/3/11 V Marchesi - EPU Techniques dédiées en RTH, HEGP Paris 24
25 RapidArc - Paramètres Optimisation directe de l ouverture des lames du collimateur multilames. Pas de fluence et pas d étape de séquençage des lames Collimateur avec rotation constante (30 à 45 ) pour : Minimiser influence de l effet Tongue & Groove Maximiser la longueur traitée par rotation Trajectoires de lames non-coplanaires par rapport à l axe des patients Optimisation grâce à la variation de paramètres : Débit de dose Forme du MLC Vitesse de rotation du bras 24/3/11 V Marchesi - EPU Techniques dédiées en RTH, HEGP Paris 25
26 RapidArc - Processus d optimisation Utilise l algorithme d optimisation PRO (Progressive Resolution Optimisation) La rotation complète du bras est décrite par un maximum de 177 points de contrôle (CP) (environ 1 CP tous les ~2 ) 1 CP = forme du MLC, débit de dose, angle du bras, %age UM Optimisation en 5 phases (MR) au cours desquelles le nombre de CP est progressivement augmenté (de 10 CP à 177 CP) Durant une phase, optimisation de la forme du MLC, du débit de dose et de la vitesse de rotation Cozzi, Radiother Oncol 2008 (89) Fogliata, Radiother Oncol 2008 (89) 24/3/11 V Marchesi - EPU Techniques dédiées en RTH, HEGP Paris 26
27 RapidArc - Processus d optimisation Process MR : Multi-Resolution Durant une phase : Optimisation simultanée de la forme du MLC, du débit de dose (DD) et de la vitesse de rotation (VR) Utilisation de l algorithme de retroprojection de gradient pour réduire la fonction objectif Chaque CP subit 7 itérations de modification aléatoires (MLC, DD, VR) avant acceptation Cozzi, Radiother Oncol 2008 (89) Otto, Med Phys /3/11 V Marchesi - EPU Techniques dédiées en RTH, HEGP Paris 27
28 RapidArc - Processus d optimisation Nombre de CP par phase : Phase 1 : n = 10 points de contrôle Phase 2 : n + (n+1) = = 21 points de contrôle Phase 3 : = 43 points de contrôle Phase 4 : = 87 points de contrôle Phase 5 : = 175 points de contrôle +2 (début et fin) = 177 points de contrôle 24/3/11 V Marchesi - EPU Techniques dédiées en RTH, HEGP Paris 28
29 RapidArc - Processus d optimisation Vitesse de rotation du bras maintenue la plus haute possible afin de minimiser le temps de traitement (réduit uniquement quand UM/ important nécessaire) d après Fogliata, Radiother Oncol /3/11 V Marchesi - EPU Techniques dédiées en RTH, HEGP Paris 29
30 RapidArc - Processus d optimisation Quelques points importants du concept : Cozzi, Radiother Oncol 2008 Optimisation faite en intégrant une composante stochastique : permet des variations dans le processus de recherche afin de ne pas être bloqué dans un minimum local de la fonction objectif Intérêt du PRO : efficience (rapidité vs convergence) dépend du nombre de CP employés : Rapide mais non convergent avec peu de CP Lent mais convergent avec tous les CP En début d optimisation, peu de CP pour approcher de la bonne solution puis augmentation progressive du nombre de CP pour affiner la solution 24/3/11 V Marchesi - EPU Techniques dédiées en RTH, HEGP Paris 30
31 Conclusion RCMI statique : Recul d une dizaine d année Techniques d optimisation désormais éprouvées Efficacité démontrée Arcthérapie modulée : Décuple l efficacité de l optimisation Mêmes bases que RCMI statique (au moins au niveau de l interface utilisateur) Algorithmes encore jeunes qui gagneront encore probablement en terme d efficience (alliance rapidité/convergence) 24/3/11 V Marchesi - EPU Techniques dédiées en RTH, HEGP Paris 31
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